面向遥感影像目标检测的ACFEM-RetinaNet算法 |
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引用本文: | 林文龙,阿里甫·库尔班,陈一潇,袁旭.面向遥感影像目标检测的ACFEM-RetinaNet算法[J].计算机工程与应用,2024(1):245-253. |
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作者姓名: | 林文龙 阿里甫·库尔班 陈一潇 袁旭 |
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作者单位: | 新疆大学软件学院 |
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摘 要: | 针对RetinaNet在遥感目标检测任务中多尺度、密集小目标问题,提出了ACFEM-RetinaNet遥感目标检测算法。针对原主干特征提取不充分的问题,采用Swin Transformer作为主干网络,以提升算法的特征提取能力,提高检测精度。针对遥感图像多尺度问题,提出自适应上下文特征提取模块,使用SK注意力引导不同空洞率的可变形卷积自适应调整感受野、提取上下文特征,改善多尺度目标检测效果。针对遥感图像中密集小目标问题,引入FreeAnchor模块,从极大释然估计的角度设计优化锚框匹配策略,提高检测精度。实验结果表明,在公共遥感图像目标检测数据集RSOD上,ACFEM-RetinaNet算法取得了91.1%的检测精度,相较于原算法提高了4.6个百分点,能更好地应用于遥感图像目标检测。
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关 键 词: | 深度学习 RetinaNet 遥感目标检测 Swin Transformer |
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